宏利
Asia Group Functions Senior Data Engineer
Asia Group Functions Senior Data Engineer
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
Azure Databricks
CI/CD
Etl/Elt
Sql
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
国际金融服务企业Senior数据岗，Azure云原生技术栈，混合办公WLB佳，薪资福利具竞争力。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6万
比数据工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
46 个在招 · 其中数据工程 2 个
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 数据工程 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
作为宏利的高级数据工程师，你将负责设计和维护基于Azure云平台的可扩展数据管道与数据架构，确保多源数据的高质量集成与治理
你需要与数据科学家、分析师及业务团队紧密合作，利用大数据和云计算技术优化数据基础设施，支持公司的分析与运营需求
最低要求
年以上数据工程师相关行业经验
具备在MS Azure云平台上使用Azure Data Factory和Azure Databricks构建及运营数据管道的经验
具备自动化数据管道经验，熟悉DevOps和CI/CD管道
熟练掌握MS Azure服务（SQL Queries, ADLS gen 2, ADF, Databricks, Synapse, SQL Server）以设计数据生态系统
熟悉数据仓库概念和关系数据建模
熟悉编译语言（Java, Scala）和脚本语言（Python, SQL, R）的编程
具备优秀的沟通和人际交往能力
具备出色的分析、解决问题和方案设计能力
具备从成功和失败中不断学习的能力，对变革和持续改进保持开放态度
了解敏捷Scrum方法论，有在敏捷团队工作的经验，熟悉Teams、JIRA、Mural等协作工具
具备数据处理、性能分析、调优和容量规划的经验
熟悉生产发布和运营支持模型
工作职责
使用Azure Data Factory、Azure Databricks及其他相关服务，设计、开发和维护可扩展的ETL/ELT数据管道
开发和维护公司的数据架构，包括数据模型、数据模式和数据字典
集成来自不同来源的数据，确保数据质量和一致性，并为分析和运营使用做好准备
遵循数据治理政策和流程的一致性，确保数据安全、隐私和合规
与其他数据专业人员（包括数据科学家、分析师和业务团队成员）合作，了解数据需求并开发满足这些需求的解决方案
紧跟最新工具和技术的发展，寻找机会提升宏利的数据基础设施
能够学习并实施大数据和云计算的最佳实践，确保解决方案具备可扩展性、高效性和有效性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托国际金融服务提供商的平台，能接触到海量、高复杂度的金融业务数据与严格的数据治理标准
- 技术栈现代且聚焦Azure云原生生态，有利于积累前沿的大数据与云计算实战经验
- 金融行业的合规与数据安全要求极高，数据治理和隐私保护可能会增加开发流程的复杂度与沟通成本
- 适合具备扎实云原生数据开发经验、对金融数据治理有浓厚兴趣，且希望在稳定环境中寻求技术深度与业务广度双重提升的资深数据工程师
缺点 / 挑战
- 作为Senior角色，需要独立解决复杂的性能调优和架构设计难题，对技术深度要求较高
角色解读
- 可向首席数据工程师、数据架构师或数据团队技术管理方向发展
- 在跨国金融企业中，有机会接触全球级数据治理与合规项目，提升在金融数据领域的行业壁垒
- 负责基于Azure云平台设计和维护可扩展的ETL/ELT数据管道，构建公司级数据架构与数据模型
- 与数据科学家、分析师及业务团队协作，确保多源数据的高质量集成、安全合规及高效利用
- 精通MS Azure数据生态（ADF, Databricks, Synapse等），具备扎实的数据仓库建模和关系型数据建模能力
- 熟练掌握Python、SQL、Java/Scala等编程语言，并熟悉DevOps、CI/CD及敏捷开发流程
申请策略
- 了解宏利在亚洲市场的业务布局及数字化转型战略，面试时可结合金融数据中台或数据治理的实际痛点提出自己的见解
- 重点突出在Azure平台上构建大规模ETL/ELT管道的实际项目经验，以及数据仓库建模和性能调优的成果
- 展示在DevOps、CI/CD自动化方面的实践，以及跨团队协作推动数据治理落地的案例
- 深入复习Azure Databricks和Synapse的高级特性，了解金融行业的合规要求（如数据隐私保护）
- 提升敏捷开发环境下的沟通与项目推进能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的思考过程、解决复杂问题的逻辑，以及最终带来的业务价值或性能提升指标
- 请分享一个你使用Azure Data Factory和Databricks构建复杂ETL管道的案例，遇到了哪些性能瓶颈及如何解决的？
- 在金融行业中，你是如何确保数据管道满足严格的数据安全、隐私和合规要求的？
- 请描述你如何设计一个可扩展的数据仓库模型，以支持不断变化的业务分析需求？
- 在敏捷团队中，你如何与数据科学家和业务团队协作，将模糊的数据需求转化为具体的技术解决方案？
- 熟悉Azure数据生态的核心组件及其适用场景，准备1-2个具有挑战性的数据架构设计或性能调优项目案例
- 了解金融数据治理的基本概念和常见合规框架
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活80
使命价值70
薪资福利
85较高
国际金融服务企业提供具有市场竞争力的薪酬福利体系，且岗位为Senior级别，薪资水平处于当地中上游。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
80较高
公司提供赋能学习成长的文化，技术栈聚焦Azure云原生和大数据前沿，有利于个人技术深度的拓展。
技术前沿主流现代技术
技术栈Azure Data Factory、Azure Databricks、Synapse、Python、SQL、Java、Scala、CI/CD、DevOps
成长机会empower you to learn and grow the career you want、capacity for constant learning、continuous improvement
业务类型ambiguous
工作生活
80较高
明确提供Hybrid混合办公模式，且强调灵活环境和员工福祉，工作生活平衡较好。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible environment、well-being
使命价值
70中等
国际领先金融服务提供商，业务具有广泛的社会影响，但作为数据后台岗位，直接的社会价值感知相对间接。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号helping people make their decisions easier and lives better
创新程度积极采用新技术
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